余向前， 王林信， 趙光治， 覃智煒， 張龍基

(國網(wǎng)甘肅省電力公司, 甘肅， 蘭州 730030)

0 引言

隨著中國分布式新能源高比例滲透電網(wǎng)，新能源消納的問題日益凸顯[1-2]。國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示：截至2020年底，中國風電裝機容量28 153萬kW，同比增長34.6%；光伏裝機25 343萬kW，同比增長24.1%。若不能有效消納新能源發(fā)電，將造成嚴重的棄風、棄光現(xiàn)象[3-4]。電力現(xiàn)貨市場可充分調(diào)動供給雙方的的互動性，提高新能源消納比例[5-6]。中國目前試點的發(fā)電側(cè)單邊現(xiàn)貨市場向用戶傳導(dǎo)價格能力有限，新能源消納比例提升不顯著[7]。

國內(nèi)外大量的學者對電力現(xiàn)貨交易進行了研究。文獻[8]，提出了一種基于容量充裕性的現(xiàn)貨市場分析方法，通過對集中容量充裕補償?shù)姆绞?，解決新能源消納的問題。文獻[9]，提出了一種基于靈敏度價格分析的現(xiàn)貨市場交易分析方法，通過平衡發(fā)電申報容量、價格與用戶負荷曲線之間的關(guān)系，提高新能源的消納水平。文獻[10]提出了一種基于節(jié)點邊際電價的現(xiàn)貨交易分析方法，通過位置信號的電價機制，實現(xiàn)電力現(xiàn)貨的交易。文獻[11]提出了一種基于兩階段求解的現(xiàn)貨交易方法，通過分散協(xié)調(diào)和統(tǒng)一分級的現(xiàn)貨交易管理，實現(xiàn)了可再生能源的優(yōu)化消納。文獻[12]提出了一種基于關(guān)聯(lián)圖法的電力現(xiàn)貨交易分析方法，通過對電力現(xiàn)貨市場的6個關(guān)鍵點，優(yōu)化了現(xiàn)貨市場的內(nèi)在邏輯，從而實現(xiàn)新能源的有效消納。由此可見，現(xiàn)貨交易方法多樣，且取得了一定的成效。但上述研究缺少對雙邊現(xiàn)貨交易的博弈分析，不能達到最優(yōu)的出清效果。

針對單邊現(xiàn)貨價格向用戶傳導(dǎo)能力差、新能源消納比例低的問題，本文提出一種基于動態(tài)博弈的雙邊現(xiàn)貨出清方法，該方法重點考慮發(fā)電側(cè)與最終用戶側(cè)的價格動態(tài)博弈機制，采用自尋優(yōu)的方式，生成雙邊現(xiàn)貨交易的最佳出清機制，最后將本方法應(yīng)用在國內(nèi)某區(qū)域的電網(wǎng)公司，其應(yīng)用結(jié)果驗證了本方法的有效行和可行性。

1 雙邊現(xiàn)貨交易出清框架

本文提出基于動態(tài)博弈的雙邊現(xiàn)貨出清方法，該方法重點考慮了重點考慮發(fā)電側(cè)與最終用戶側(cè)的價格動態(tài)博弈，雙邊現(xiàn)貨交易出清框架如圖1所示。該框架主要包括現(xiàn)貨交易數(shù)據(jù)清洗模型、交易維度分解、供需動態(tài)博弈、交易魯棒控制4個環(huán)節(jié)。

圖1 雙邊現(xiàn)貨交易出清框架

在現(xiàn)貨交易數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)，對電力現(xiàn)貨交易的區(qū)域調(diào)度負荷預(yù)測數(shù)據(jù)、發(fā)電能源可調(diào)容量、現(xiàn)貨交易結(jié)算機制、調(diào)度檢修計劃等數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，消除誤差數(shù)據(jù)對雙邊現(xiàn)貨出清模型的影響。在交易維度分解環(huán)節(jié)，對現(xiàn)貨交易中的交易類型、市場類型、統(tǒng)計口徑維度進行分解，活動不同類型的動態(tài)博弈因子。在供需動態(tài)博弈環(huán)節(jié)，以最佳現(xiàn)貨出清為目標，對發(fā)電站、用電用戶的供需關(guān)系進行動態(tài)博弈，獲得最優(yōu)的現(xiàn)貨出清控制平衡點。在交易魯棒控制環(huán)節(jié)，針對電力現(xiàn)貨動態(tài)博弈的結(jié)果，對新能源發(fā)電機組進行魯棒控制，以提高新能源的消納比例。

2 雙邊現(xiàn)貨交易出清模型

基于動態(tài)博弈的雙邊現(xiàn)貨出清方法是一種充分考慮新能源消納并采用電力供需動態(tài)博弈進行雙邊現(xiàn)貨出清的方法，可提高新能源消納比例。

2.1 雙邊現(xiàn)貨交易數(shù)據(jù)清洗

雙邊現(xiàn)貨的出清分析涉及區(qū)域調(diào)度負荷預(yù)測數(shù)據(jù)、發(fā)電能源可調(diào)容量、現(xiàn)貨交易結(jié)算機制、調(diào)度檢修計劃、電網(wǎng)安全約束、發(fā)電機組出力約束等數(shù)據(jù)。上述的數(shù)據(jù)來源于多個控制系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)聚合的過程中極易受到噪聲干擾，若出現(xiàn)數(shù)據(jù)偏差，將影響雙邊現(xiàn)貨交易的出清。

蒙特卡洛算法在進行數(shù)據(jù)清洗時對異常值的處理具有準確度高、運算速度快的特點[13-14]。因此，本文采用蒙特卡洛算法對雙邊現(xiàn)貨交易的分析數(shù)據(jù)進行清洗。設(shè)在連續(xù)數(shù)據(jù)x與z之間缺失的數(shù)據(jù)y存在na種變量，y的隨機變量可表示為

yi(i=1,2,…,na)

(1)

設(shè)缺失點的權(quán)重為wa，通過蒙特卡洛算法計算缺失點值Ga為

(2)

2.2 雙邊現(xiàn)貨交易維度分解

電力市場雙邊現(xiàn)貨中的數(shù)據(jù)具有周期變換頻繁、統(tǒng)計維度復(fù)雜等特點，為實現(xiàn)雙邊現(xiàn)貨出清的動態(tài)博弈管理，需對雙邊現(xiàn)貨數(shù)據(jù)的維度進行分解，分解結(jié)果如表1所示。

表1 雙邊現(xiàn)貨交易維度分解表

在維度分解后，可建立雙邊現(xiàn)貨市場交易關(guān)系矩陣，為供需動態(tài)博弈分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.3 供需動態(tài)博弈分析

供需動態(tài)博弈分析以最佳現(xiàn)貨出清為目標，對發(fā)電站、用電用戶的供需關(guān)系進行動態(tài)博弈，獲得最優(yōu)的現(xiàn)貨出清控制平衡點。

設(shè)新能源發(fā)電站的發(fā)電現(xiàn)貨交易策略有m種，現(xiàn)貨交易策略集A為

A=(a1,a2,…,am)

(3)

設(shè)用電客戶的現(xiàn)貨交易策略有n種，用電客戶現(xiàn)貨交易策略集B為

B=(b1,b2,…,bm)

(4)

設(shè)新能源發(fā)電站與用電客戶進行雙邊現(xiàn)貨動態(tài)博弈矩陣為C，對策Da為

Da=(A,B，C)

(5)

設(shè)線性因子為O，動態(tài)博弈求解為

(6)

雙邊現(xiàn)貨出清動態(tài)博弈約束條件如下：

(1) 滿足電網(wǎng)系統(tǒng)負荷平衡約束；

(2) 滿足新能源發(fā)電機組出力限制約束；

(3) 滿足電網(wǎng)潮流約束。

2.4 雙邊交易出清魯棒控制

針對雙邊現(xiàn)貨動態(tài)博弈過程中存在的平衡點微小波動的情況，采用魯棒控制新能源發(fā)電機組的發(fā)電出力和用電客戶購電需求，以消除平衡點微小波動對雙邊現(xiàn)貨交易帶來的影響，從而提高新能源的消納比例。

3 雙邊交易出清仿真流程

基于動態(tài)博弈的雙邊現(xiàn)貨出清仿真流程如圖2所示。

圖2 雙邊交易出清仿真流程圖

雙邊交易出清方法的仿真流程步驟如下。

步驟1 根據(jù)輸入的調(diào)控負荷預(yù)測、可調(diào)容量、結(jié)算機制、檢修計劃等信息數(shù)據(jù)清洗，消除錯誤數(shù)據(jù)對模型帶來的影響。

步驟2 雙邊現(xiàn)貨交易數(shù)據(jù)維度分解，降低動態(tài)博弈難度。

步驟3 對發(fā)電站、用電用戶的供需關(guān)系進行動態(tài)博弈，獲得最優(yōu)的現(xiàn)貨出清控制平衡點。

步驟4 采用魯棒控制新能源發(fā)電機組的發(fā)電出力和用電客戶購電需求，平衡供需雙方的微小波動。

4 算例分析

采用本文所提的基于動態(tài)博弈的雙邊現(xiàn)貨出清方法，某地區(qū)電網(wǎng)公司進行實例運行。系統(tǒng)環(huán)境為Windows 10，64位操作系統(tǒng)，中央處理器為英特爾16核2.3G，內(nèi)存為64G。

(1) 雙邊交易出清動態(tài)博弈價格分析

采用本文所提的基于動態(tài)博弈的雙邊現(xiàn)貨出清方法進行動態(tài)博弈價格分析，動態(tài)博弈迭代次數(shù)為200次，模型的動態(tài)博弈分析結(jié)果如圖3所示。

圖3 電費回收預(yù)測性能分析表

由圖3可見，迭代次數(shù)在100次左右，新能源發(fā)電站的報價和用電客戶的購電報價區(qū)域一致。

(2) 新能源消納比例分析

采用本文所提的基于動態(tài)博弈的雙邊現(xiàn)貨出清方法與多變量控制雙邊現(xiàn)貨出清方法比較新能源消納比例，新能源機發(fā)電站個數(shù)為758個。2020年1至12月消納比例如表2所示。

表2 2020年新能源消納比例分析表

由表2可見，基于動態(tài)博弈的雙邊現(xiàn)貨出清方法新能源發(fā)電消納比例優(yōu)于多變量控制雙邊現(xiàn)貨出清方法。

5 總結(jié)

為了解決單邊現(xiàn)貨價格向用戶傳導(dǎo)能力差、新能源消納比例低的問題，本文提出一種基于動態(tài)博弈的雙邊現(xiàn)貨出清方法，設(shè)計了一種基于動態(tài)博弈的雙邊現(xiàn)貨出清模型：通過數(shù)據(jù)清洗，獲得了準確的雙邊現(xiàn)貨交易基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上，開展雙邊現(xiàn)貨交易數(shù)據(jù)維度分解，降低動態(tài)博弈的難度，提高動態(tài)博弈的速度；其次，以最佳現(xiàn)貨出清為目標，通過對供需價格的動態(tài)博弈，實現(xiàn)新能源發(fā)電站與用電客戶的供需價格平衡；再次，根據(jù)動態(tài)博弈結(jié)果，采用魯棒控制新能源發(fā)電機組的發(fā)電出力和用電客戶購電需求； 最后，將本方法應(yīng)用在國內(nèi)某區(qū)域的電網(wǎng)公司，其運行結(jié)果驗證了本方法在新能源消納比例方面優(yōu)于多變量控制雙邊現(xiàn)貨出清方法。

下一步，將結(jié)合各省的具體雙邊現(xiàn)貨政策，對本方法做進一步優(yōu)化，以提高模型的適應(yīng)性。